Explore la séparabilité linéaire dans les machines vectorielles de soutien, en se concentrant sur la séparation hyperplane et l'optimisation de la marge.
Explore le théorème fondamental des isometries dans l'espace et la définition moderne de la symétrie, soulignant la complexité de la détermination des symétries dans les objets 3D.
Explore la classification et les applications pratiques des symétries dans l'espace 3D, en mettant l'accent sur la détermination par l'utilisateur des symétries d'objets.
Couvre la dérivation de la formule de descente de gradient stochastique pour un perceptron simple et explore l'interprétation géométrique de la classification.
Explore les isométries dans l'espace, les transformations préservant les longueurs et les angles, y compris les réflexions, les rotations et les traductions.
